package com.ryujung.binary_tree.leetCode_104;

import java.util.ArrayDeque;
import java.util.Queue;

class TreeNode {
    int val;
    TreeNode left;
    TreeNode right;

    TreeNode() {
    }

    TreeNode(int val) {
        this.val = val;
    }

    TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
        this.val = val;
        this.left = left;
        this.right = right;
    }
}

class Solution {
    /**
     * 思路：
     * 使用和层序遍历相似的思路，逐层遍历，并记录最大深度即可(BFS)
     */
    public int maxDepth1(TreeNode root) {
        int depth = 0;

        if (root == null) return depth;

        Queue<TreeNode> que = new ArrayDeque<>();
        que.add(root);
        while (!que.isEmpty()) {
            int size = que.size();
            depth++;
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                TreeNode node = que.poll();
                if (node.left != null) {
                    que.add(node.left);
                }
                if (node.right != null) {
                    que.add(node.right);
                }
            }
        }

        return depth;
    }
    // 时间复杂度：O(n) 遍历所有节点
    // 空间复杂度：O(n) 需要存储当前层级的节点，最坏情况下可达到O(n).

    /**
     * 思路：
     * 深度优先算法
     */
    public int maxDepth(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return 0;
        }
        int leftDepth = maxDepth(root.left);
        int rightDepth = maxDepth(root.right);
        // 需要加上根节点所在的层级，即左子树和右子树的maxDepth + 1
        int depth = Math.max(leftDepth, rightDepth) + 1;

        return depth;
    }
    // 时间复杂度：O(n) 遍历所有节点
    // 空间复杂度：O(depth) 递归需要的栈空间大小，取决于二叉树深度

}